商业项目小白救星！凭经验的时代已经是“过去时”了，带您从零到一利用大数据解决行内难题！（上）

一个大型商业项目，从计划到落地经营都需要：城市进驻、投资拿地、项目定位、招商策略、运营调改、客户研究这几个环节，前边两个环节需要考虑的是城市宏观数据和城市规划数据，后面的四个环节在2019年以前的时候，大部分决策都是需要非常深厚的行业经验才能支撑，换句话说就是对于人的水平要求是非常高的。

2020年大数据行业发展迎来了第三阶段：大数据迎来了融合应用时期，数据来源做到了多源融合，标签能够与场景结合，可以提供场景标签，可以有针对性的解决各行业的项目问题。如何利用大数据去解决项目定位、招商策略、运营整改和客户研究所遇到的问题已经到来，大大降低了这些工作入门的门槛，让小白也能快速成为行业高手。

环节1：城市进驻

本环节负责部分是战略部和投资部两个部门，工作内容是对入驻城市做城市宏观基本面研究和价值分析，宏观基本面包括：经济支撑力（GDP…）、市场消化力（人口、年轻化、老年化…）、居民支付能力（收入、消费、存储…）、吸引力（产业、交通、房价…）和市场表现力（商业发展与竞争格局…）等。

调研这个环节，我们主要利用国家统计局的官方数据作为支撑，找到最近5年的城市宏观数据并做出折线图，看城市的宏观变化趋势并得出结论。

环节2：投资拿地

本环节主要负责部门是投资部，工作内容是目标城市不同区域板块之间的对比，包括基本面调研（土地供应量、楼板价、溢价率…）、对比分析（不同区域对比分析、不同板块对比分析）和综合指数分析（不同区域/板块基本面指数特征、综合得分以及排名）等。

环节3：项目定位

本环节主要负责部分是市场部和产品部，工作内容是数据与模型结合辅助定位决策，包括商业规模定位（项目辐射范围、客群渗透率、客群基数预判）、商场档次定位（客群收入水平、消费能力、消费偏好【价格偏好、业态、品牌偏好等】）和主力客群定位（基础画像、家庭结构、财富属性、兴趣爱好等）。

如上所述，这个环节开始就可以利用大数据发现问题，并且找到解决的方向，下面我举几个例子来说明一下。

客源地分布热力图

基于客源地分布热力图可以宏观观察周边客群分布情况，哪些区域是我们后期重点线下推广区域。

周边客群画像

通过客群画像数据，我们可以了解重点项目客群特征，及差异点，了解各重点项目的消费者喜好情况，看各业态、业种、品牌的受欢迎程度，为项目未来做参考。

        由于全部内容篇幅过长，今天先聊一下前3个环节，我们会尽快上线如果利用大数据去解决商业地产实际问题的4、5、6环节内容，希望文章内容能够给予您一些帮助，如有帮助请您关注我们的公众号的订阅号。